Искусственный интеллект в медицинском образовании: реальная польза для студентов и (по итогам ASCO 2026)

Привет, на связи Кирилл Пронин, TeamLead из Neuromed и Елена Сатирова –онколог-эксперт и медицинский директор, сегодня мы хотел бы передать немножко новостей про  ИИ в области медицинского образования. Показать, как медицина берет новый рубеж использования ИИ в своей деятельности и показать куда вообще мы движемся! Берем кофеек и вперед к прочтению.

Введение

Медицина успешно начинает вступать в эпоху, когда ИИ становится не хайпом, а уже рутинным помощником врача. Но большинство медвузов всё ещё учат по старым трафаретам. Разрыв между клинической реальностью и программой растёт. Мы разберём, как ИИ уже сегодня повышает качество подготовки, и какие выводы сделало профессиональное сообщество на только что завершившейся ASCO 2026 (конгресс Американского общества клинической онкологии). Данная статья будет полезной не только специалистам в области медицины, а всем кто использует ИИ в любом качестве. Ведь нет разницы между технологиями использования – мы все из всех сфер пользуемся ИИ и натыкаемся на те же подводные камни.

Какова реальность уже сейчас?

За последние несколько лет произошли заметные скачки в качестве и применении ИИ, можно выделить 3 результативных прогрессии:

1) LLM (ChatGPT-4, Claude) – все чаще они применяются не только в домашнем быту, но и в работе медицинских специалистов – например, для генерации персонализированных тестов и разбора ошибок, и не только!.

2) Симуляторы (DxR Clinician, Body Interact) – виртуальные пациенты с ИИ-управляемой динамикой. Это больше не про использование ИИ в практике, а про виртуализацию прототипов (Да, да, наше любимое – цифровые двойники и анализ пациента до его фактического существования)

3) Развитие платформ для анализа изображений (Aidoc, Viz.ai ^[1]) – в учебном режиме дают сотни размеченных КТ/МРТ с мгновенной обратной связью. То есть фундаментальная база ГДЗ (готового домашнего задания) для медиков уже есть – заходи/смотри/изучай и проверяй свои догадки с реальным ответом.

Ну супер же результаты! Все больше и больше цифровизируемся!

Еще больше также становится научных обоснований – в исследовании в Academic Medicine (март 2025): студенты, использовавшие ИИ-симуляторы, на 34% лучше решали дифференциальные задачи, чем контрольная группа. То есть банальное применение ИИ в образовании дает плоды. Но еще разок, это не про помощь написании работ или стиля “сделай за меня”, а про моделирование реальных ситуаций и “набивание” софт и хард скиллами руки на будущую практику реального мира.

Еще в учебе применяются активно ИИ-репетиторы (Osmosis с AI-подсказками). Они анализируют слабые места в реальном времени и подсовывают именно те вопросы, где ошибки ^[2] часты. Это заменяет зубрёжку осмысленными повторениями. Кроме того, ИИ генерирует кейсы от простых до редких, тренируя навык задавать правильные вопросы без риска для пациента. Хотите провести прием как будущий врач-онколог? Вы это можете сделать и не имея мед образование, а система подскажет что вы не так сделали, сказали, назначили!

Но это все студенты, а есть ли помощь для ординаторов? Пойдем на ступень выше

Здесь ИИ – помогает:

1) Адаптивный разбор историй – список вероятных диагнозов с обоснованием. Они не просто становятся помощниками, а идут в историю всей лечебной карты пациента, анализируют усиленно хронические заболевания и создают прогнозы на будущее.

2) В хирургии – навигация с разметкой анатомии. Здесь важно отметить уже имеющиеся пятилетние разработки в области VR/AR. Помните как пятилетие назад ведущие ВУЗы внедряли VR-практики в обучение ^[3], эффекты тогда были ошеломительные. И на базе результатов предыдущих технологий – формируются и эти. Навигация с разметкой стала лишь удобнее и теперь необязательно одевать VR шлем, изображения пациентов и их “внутренного” состояние могут быть сгенерированы. Представьте, что вам необходимо тренироваться в области экстренной хирургии разбившихся в ДТП людей. Это самое дорогое и уникальное, что существует в хирургии – случай от случая отличается, а специалистов по пальцам пересчитать в ведущих странах по миру. А с помощью таких навигаций с разметкой и ИИ-выгрузкой можно тренироваться на различных случаях виртуально, вдруг пригодится в будущем.

3) В онкологии – интерпретация генетических панелей, подсказка по мишеням. Важно отметить, что данный ключ-фактор является не только в онкологии главным, но задача простая – как определить генетические результаты? Как без помощи заучивания или специального ПО определить вредные показатели, во время найти нужный фактор развития онкологии? А вот замечательные статистические ИИ способны сформировать подсказки для будущих специалистов и снова – дать практику, когда ее физически дать невозможно.

Ключевое дополнение: обучать работе с ИИ – теперь становится обязательно! Это стоит ввести в медицинские ВУЗы отдельным циклом, ибо это здорово поможет прокачивать hard-skills будущих врачей в реальной работе с пациентами. 

Мы настоятельно рекомендуем ввести в программы отдельный цикл (лекции + практические занятия) по грамотному использованию ИИ. Так как большинство студентов не понимают ключевой особенности использования LLM! Даже практикующие врачи сталкиваются с мемом – им предоставляют классный инструмент, но как им правильно пользоваться не говорят. Итого получается ситуация – А что вводить? Ну введу для ИИ «Привет, как дела?».

Чему действительно стоит учить будущих и пратикующих специалистов специалистов?

1) Формулировке запросов (промпт-инжиниринг) для клинических и исследовательских задач. Да, ИИ идет вверх, но суть правильного запроса и правильной передачи контекстов остается неизменной. Какой бы мощной модель claude или cursor не была – она не понимает полной вашей картины мира, не понимает полную историю пациента, она знает лишь то, что вы ей дали. И исходя из этого дает логичный ответ.

2) Критической оценке ответов ИИ – выявлять ошибки, галлюцинации, смещения. Не все, что дает ИИ является истиной высшей инстанции.

3) Правильной интеграции ИИ в рабочий процесс – от сбора анамнеза до выбора терапии. Внедрить ИИ как помощник, а не как в нашей любимой практике «внедрить чтобы внедрить».

4) Правилам безопасности – полная анонимизация данных, работа только с локальными или одобренными сервисами, юридические аспекты работы с ИИ в РФ. (последнее время все больше законов и статей это регулирует, это нужно хотя бы изучить поверхностно)

Практические занятия должны включать разбор реальных (обезличенных) случаев, где ИИ даёт заведомо неверный ответ, и студент должен его поймать. Только так мы воспитаем не операторов нейросетей, а врачей, которые используют ИИ как калькулятор, а не как оракула.

Итоги ASCO 2026 (крупнейшая онкологическая конференция)

ASCO 2026 прошла в Чикаго с 5 по 9 июня. Впервые работала отдельная секция «AI in Oncology Education and Practice». Впервые, с точки зрения ^[4] медицины, ИИ не просто заметили – а внедрили отдельной секцией работы со спикерами, докладами и практиками. Мы до этого дожили!

Теперь к самым интересным докладам этой секции:

Платформа OncoLearn (MD Anderson) представила результаты пилотного обучения 120 ординаторов. Те, кто тренировался с ИИ-симулятором персонализированных протоколов, на 28% быстрее принимали решения в экстренных онкоситуациях. Они в открытую заявили – ИИ сокращает время до старта терапии в учебных сценариях!

Далее был мета-анализ 11 исследований (группа из Великобритании). Подтверждено, что регулярное использование ИИ-ассистентов при разборе КТ и ПЭТ/КТ повышает точность диагностики у ординаторов на 22% по сравнению с традиционным обучением. Однако авторы предупредили: при перетренированности на одних и тех же датасетах возникает «ложная уверенность» – резиденты начинают доверять ИИ даже в сомнительных случаях. То есть подчеркнем, важно постоянно обновляться, а не стоять на месте.

Затем на панельной дискуссии по этике произошел консенсус: ИИ не должен использоваться без финальной верификации врачом. Предложен обязательный чек-лист для ординаторов перед принятием решения, подсказанного ИИ. Данный документ не только обязан защитить ординаторов от ложных показаний ИИ, а внести доказательную базу применения ИИ в работе врача и подчеркнуть, что вина ИИ переходит в рубрику вины врача, т к он не проверил и согласовал версию ИИ.

Ну, а если коротко про итог ASCO 2026 онкологи пришли к 1 мнению: ИИ-инструменты необходимо внедрять в резидентуру (ординатуру) уже с 2027 года, но только в связке с параллельным курсом по «ИИ-гигиене» (критическое мышление ^[5], знание ограничений). Без этого обучение становится рискованным. Естественно, вы можете сказать “Так это же американцы” – и да и нет, их стандарты являются лучшими практиками в мире, поэтому нам лишь следует подождать пару месяцев и у нас начнется такая же ситуация внедрения ИИ + медицина + образование.

Но а теперь – краткий ликбез по основам.

Не забывайте про ограничения использования ИИ!

1) Никогда не доверяйте ИИ результатам! Всегда производите проверку, возможно в будущем ситуация станет лучше, но мы живем здесь и сейчас. Когда это начинается касаться вас или жизни других людей – лучше трижды проверить, нежели 1 раз пропустить и сказать – в принципе ок.

2) Ограниченность датасетов. Не забывайте пополнять данные, чем шире контекст, чем больше актуальной информации, чем чаще обновляются и изменяются данные – тем лучше будет результат. Датасеты никогда не были стабильной историей – закинул и забыл. Нет! Это подписка на обновления – хотите лучше – обновляйте чаще.

3) Конфиденциальность – используйте только обезличенную информацию. Изучайте законы в области использования ИИ, они постоянно меняются и улучшаются. Делайте предпочтения на отечественные технологии и модели. Не допускайте утечек информации и будьте бдительны!

Какие выводы можно сделать?

1) Студентам – начинать с ИИ-тренажёров по базовым дисциплинам.

2) Ординаторам – интегрировать ИИ в ежедневную работу, разбор клинических случаев, обновление данных по клиническим рекомендациям, но всегда перепроверять через литературу и супервизора.

3) Преподавателям – сформировать циклы занятий в своих медицинских учебных учреждениях по ИИ-грамотности (лекции + решение кейсов с заведомыми ошибками ИИ, объективный контроль знаний).

По сути, ASCO 2026 поставила точку: ИИ – не замена, а мощнейший тренажёр. Те, кто не научится им пользоваться критически, безнадёжно отстанут.

Инвестируйте в обучение сегодня – это спасёт жизни завтра.

Если понравилась статейка – пожалуйста – поставьте лайк, если есть вопросы – мы всегда готовы пообщаться в комментариях. А на этом все! Подписывайтесь, ставьте лайки и до встречи в будущем!